基本信息

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文档摘要

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高维线性回归算法的多维度剖析与比较研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，各领域的数据规模和维度以前所未有的速度增长。从生物信息学中数以万计的基因表达数据，到金融领域包含海量特征的市场交易数据；从互联网行业记录用户行为的多维度日志数据，到医疗领域涵盖患者各项生理指标和病史的复杂数据，高维数据已成为常态。这些高维数据蕴含着丰富的信息，但同时也给数据分析和建模带来了巨大挑战。

线性回归作为一种经典的数据分析方法，旨在建立自变量与因变量之间的线性关系模型，广泛应用于预测、趋势分析和因素影响评估等任务。在传统的低维数据场景下，线性回归算法表现出色，能够有效地揭示变量之间的关系并进